Python、pandas 将列一分为二

Question

我有一个包含多列的数据框，其中一列是日期列。目前该列中的数据采用以下形式：02/01/2012 9:30

但是我想将其分成两个单独的列，date:02/01/2012 和时间：9:30

我找到了以下解决方案：

df = pd.DataFrame(df.date.str.split(' ',1).tolist(), columns = ['date','time'])

然而，这会创建一个新的数据框，其中仅包含两个新的拆分列，而不包含其他列。

有没有办法在不创建新数据框的情况下拆分现有数据框的列？

解决此问题的计算效率最高的方法是什么？（我正在处理的数据集包含大约 2000 万行）

Answer 1

试试这个：

df[['date','time']] = df.pop('date').str.split(expand=True)

演示

In [274]: df
Out[274]:
              date
0  02/01/2012 9:30
1  02/01/2012 9:30
2  02/01/2012 9:30

In [275]: df[['date','time']] = df.pop('date').str.split(expand=True)

In [276]: df
Out[276]:
         date  time
0  02/01/2012  9:30
1  02/01/2012  9:30
2  02/01/2012  9:30

Answer 2

如果您的 date 列是字符串，而您只想拆分它们...那么这应该可行

date_time = df.date.str.split(expand=True).rename(columns={0: 'date', 1: 'time'})
df = df.drop('date', 1).join(date_time)
print(df)

   A  B        date  time
0  1  2  02/01/2012  9:30

设置
假设一个数据帧df

df = pd.DataFrame(dict(date=['02/01/2012 9:30'], A=[1], B=[2]))

print(df)

   A  B             date
0  1  2  02/01/2012 9:30

但是，假设您的 date 列实际上是日期时间

df = pd.DataFrame(dict(date=pd.to_datetime(['02/01/2012 9:30']), A=[1], B=[2]))

print(df)

   A  B                date
0  1  2 2012-02-01 09:30:00

然后我们

df = df.assign(date=df.date.dt.date, time=df.date.dt.time)

print(df)

   A  B                date
0  1  2 2012-02-01 09:30:00

Python、pandas 将列一分为二

Python, pandas splitting column into two

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